基于条件函数依赖的挖掘算法研究

由于采用函数依赖(Functional Dependency,FD)对数据库的检测和修复还不够充分,现提出了条件函数依赖(Conditional Functional Dependency,CFD),其是在FD的基础上加入了语义约束。条件函数依赖的挖掘是一种重要的数据库分析技术,CFD挖掘是在FD挖掘的基础上通过条件分析进行更细粒度的信息挖掘,其时间复杂度较高。文中主要介绍了CFD的相关概念及CFD经典挖掘算法之一—CTANE,并对该算法效率进行改进。改进后的算法不仅可以提高数据挖掘过程中操作的效率,同时也将节省数据的存储空间。

一种条件函数依赖挖掘算法的分析与实现

条件函数依赖(Conditional Functional Dependence,CFD)的挖掘是一种重要的数据库分析技术,它是在函数依赖(FunctionalDependence,FD)挖掘的基础上加入条件分析功能扩展而来,当前被应用于数据质量检测。CFD挖掘是在FD挖掘的基础上通过条件分析进行更细粒度的信息挖掘,其时间复杂度较高。文章详细介绍一种经典的CFD挖掘方法(即CTANE算法),对其实现方法提出了优化措施,并通过实验比较了不同实现方法的效率,得出了优化措施改进效率的结论。

基于水利普查数据的函数依赖关系算法

条件函数依赖(Conditional Functional Dependencies,CFDs)在数据库一致性的检测上应用广泛。为检测水利普查数据的一致性,本文针对水利普查数据特点,将普查数据分为度量、维度2部分,并对度量数据进行聚类,引入条件函数依赖的概念,同时重新定义条件函数依赖,改进发现条件函数依赖的算法(即CTANE算法);以水库工程数据为例,验证本文改进的算法能准确高效地发现水利普查数据中的条件函数依赖,为检测数据一致性做好准备。